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  • opencv 识别圆心

    2012-10-09 10:28:16
    opencv 识别圆心
  • opencv 识别圆环

    2020-11-15 16:57:07
    利用opencv识别圆环找出圆心方法思路涉及到的opencv方法关键代码效果实现总结 方法思路 大概的流程就是: 先对图像去噪声 识别出轮廓 找出自己想要的轮廓(重点) 涉及到的opencv方法 1 cv::GaussianBlur...

    方法思路

    大概的流程就是:	先对图像去噪声
    			 	识别出轮廓
    			 	找出自己想要的轮廓(重点)
    

    涉及到的opencv方法

    1 cv::GaussianBlur() //彩色图像转化成灰度图,并且去噪
    2 cv::threshold() //图像二值化,用法以后会根据我的经验详解一次
    3 cv::findContours() //找图像轮廓
    4 cv::fitEllipse() //椭圆拟合
    其实用到的opencv的封装方法还有很多,在这解释也没有必要,主要用这四个就能实现了,简单又方便。
    

    关键代码

    void markDetect(cv::Mat image, std::vector<cv::Point2f> &marks){
    cv::Mat smoothed_gray_gpu, fd_x, fd_y, fd_mag, fd_mag_8bit_abs, edge, smoothed_gray, edge_;
    cv::GaussianBlur(image, smoothed_gray_gpu, cv::Size(3, 3), 0);//彩色图像转化成灰度图
    // smoothed_gray = smoothed_gray_gpu.clone();
    // cv::Sobel(smoothed_gray_gpu, fd_x, CV_32F, 1, 0, 1);//边缘检测
    // cv::Sobel(smoothed_gray_gpu, fd_y, CV_32F, 0, 1, 1);
    // cv::magnitude(fd_x, fd_y, fd_mag);//梯度幅值
    // fd_mag.convertTo(fd_mag_8bit_abs, CV_8UC1, 1);
    cv::threshold(smoothed_gray_gpu, edge, 127, 255, cv::THRESH_TOZERO);
    
    std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
    cv::cvtColor(edge, edge_, CV_BGR2GRAY);
    cv::findContours(edge_, contours, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
    cv::drawContours(image, contours, -1, cv::Scalar::all(255));
    
    
    bool is_mark;
    float ellipseness, eccenty, radius;
    cv::RotatedRect ellipse;
    cc_ellipse_.clear();
    //std::cout <<"contours.size()="<< contours.size() << std::endl;
    for (size_t i=0; i<contours.size(); i++) {//遍历轮廓,找圆
    	if (contours[i].size() < 5)
    		continue;
    	if(cv::contourArea(contours[i]) < min_contour_area_)
    	{
    		continue;
    	}
    	ellipseness = FitEllipse(contours[i], ellipse);//和圆的相似程度
    	if (!InsideImage(image, ellipse.center)) continue;
    	radius = EllipseRadius(ellipse);//半径
    	eccenty = EllipseEccentricity(ellipse);//圆心
    
    	is_mark = (ellipseness <= max_ellipseness_
    			&& radius >= min_radius_
    			&& eccenty <= max_eccentricity_
    	/*&& data >= min_center_grayscale_*/);
        std::cout<<"ismark="<<is_mark<<std::endl;
    	if (is_mark) {
    		UpateConcentricEllipse(ellipse);//更新满足要求的椭圆list,同心圆
    		// std::cout<<"eccenty="<<eccenty<<std::endl;
    		cv::ellipse(image, ellipse, cv::Scalar(0,0,255));
    	}
    }
    std::cout <<"cc_ellipse_.size()"<<cc_ellipse_.size() << std::endl;
    for (size_t i=0; i<cc_ellipse_.size(); i++)
    {
    	if (RecognizeMark(cc_ellipse_[i])){
    		marks.push_back(cv::Point2f(cc_ellipse_[i].center()));
    		std::cout << "push elli"<<cc_ellipse_[i].center() << std::endl;
    		cv::circle(image, cc_ellipse_[i].center(), 5, cv::Scalar(255,0,0));
    		std::cout << cc_ellipse_[i].center() << std::endl;
    	}
    }
    }
    
    float FitEllipse(const std::vector<cv::Point> &contour, cv::RotatedRect &ellipse)
     {//返回的数值代表和圆的相似度
    float dist = 0;
    std::vector<cv::Point> contourEllipse;
    
    ellipse = cv::fitEllipse(contour);
    
    cv::Size axes(0.5*ellipse.size.width, 0.5*ellipse.size.height);
    cv::ellipse2Poly(ellipse.center, axes, ellipse.angle, 0, 360, 1, contourEllipse);
    
    for (size_t i=0; i<contour.size(); i+=3)
    	dist += std::abs((float)cv::pointPolygonTest(contourEllipse, contour[i], true));
    
    return dist/contour.size();
    }
    bool InsideImage(const cv::Mat &image, const cv::Point &pt) {//点是否在轮廓内
    cv::Rect rect(0, 0, image.cols, image.rows);
    return rect.contains(pt);
    }
    
    float EllipseRadius(const cv::RotatedRect &ellipse) 
    {
    return (ellipse.size.width + ellipse.size.height) * 0.5f;
    }
    
    float EllipseEccentricity(const cv::RotatedRect &ellipse)
     {
    float a = std::max(ellipse.size.width, ellipse.size.height) * 0.5f;
    float b = std::min(ellipse.size.width, ellipse.size.height) * 0.5f;
    return sqrt(1 - (b*b)/(a*a));
    }
    void UpateConcentricEllipse(const cv::RotatedRect &ellipse) {
    for(size_t i=0; i<cc_ellipse_.size(); i++) {
    	if (cc_ellipse_[i].Concentric(ellipse.center, cc_ellipse_range_)) {
    		std::cout<<"ellipse.center="<<ellipse.center<<std::endl;
    		cc_ellipse_[i].Add(ellipse);
    		return;
    	}
    }
    
    cc_ellipse_.push_back(ConcentricEllipse());
    cc_ellipse_.back().Add(ellipse);
    }
    
    bool RecognizeMark(const ConcentricEllipse &cc_ellipse) 
    {//判断是不是满足要求的圆环,看大圆和小圆的大小有没有超出要求
    const ConcentricEllipse::EllipseSet &ellipse_set = cc_ellipse.ellipse();
    
    if (ellipse_set.size() < 2) return false;
    
    ConcentricEllipse::CEllipseSetIterator itr = ellipse_set.begin();
    float min_r = EllipseRadius(*itr);
    itr = ellipse_set.end();
    --itr;
    float max_r = EllipseRadius(*itr);
    float r_ratio = min_r / max_r;
    if (r_ratio < mark_min_cc_r_ratio_ || r_ratio > mark_max_cc_r_ratio_) return false;
    
    return true;
    }
    

    在这里解释以下,被注释掉的梯度滤波可以发现更多更全面的轮廓,但是我这里圆环的
    轮廓明显,可以使用更粗糙的滤波方式,具体对比我这里就不展现了。

    效果实现

    输入图片
    环状物
    输出图片在这里插入图片描述

    总结

    按照一般的处理过程处理直到识别出图像轮廓都没有问题,主要是按照自己的需求筛选出我们想要的轮廓,这就
    要我们找轮廓特征然后结合合理的方法来筛选了。现在提供的代码只是部分,而且比较乱,之后会抽空整理一份完整的出来。
    
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  • 如何用opencv识别摄像头捕获视屏流中的圆形并且输出圆心坐标,弄了好久也只能实现捕获一个圆而不能同时捕获几个圆,求程序指导
    如何用opencv识别摄像头捕获视屏流中的圆形并且输出圆心坐标,弄了好久也只能实现捕获一个圆而不能同时捕获几个圆,求程序指导
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  • opencv识别圆形

    千次阅读 2017-08-20 22:21:15
    关于opencv的配置,在这里...这篇博客主要讲述利用opencv对摄像头读取的图像进行识别,并输出圆心,由于采取非机器学习的方法,所以在识别的精度上有所欠缺,日后再做修改。 #include #include #include using


    关于opencv的配置,在这里暂且不说,如果不明白可查看以下博客,

    http://www.cnblogs.com/linshuhe/p/5764394.html

    这篇博客主要讲述利用opencv对摄像头读取的图像进行识别,并输出圆心,由于采取非机器学习的方法,所以在识别的精度上有所欠缺,日后再做修改。


    #include <opencv2/opencv.hpp>
    
    #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    
    #include <iostream>
    
    using namespace cv;
    
    using namespace std;
    
    int main()
    
    {
    
    	//打开摄像头
    
    	VideoCapture capture(0);
    
    	Mat frame;
    
    
    	while (1) {
    
    		capture >> frame; //读入每一帧
    		if (!frame.data)
    			return -1;
    
    		Mat midImage;
    
    		cvtColor(frame, midImage, CV_BGR2GRAY);  //转换为灰度图
    		GaussianBlur(midImage, midImage, Size(9, 9), 2, 2); //进行高斯模糊
    
    		vector<Vec3f> circles;
    
    		HoughCircles(midImage, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1.5, 10, 200, 100, 0, 0);  //运用霍夫变换识别圆
    
    		for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
    
    		{
    
    			Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1])); //获取圆心
    
    			int radius = cvRound(circles[i][2]);
    
    			circle(frame, center, radius, Scalar(155, 50, 255), 3, 8, 0); //绘制圆的边缘
    
    
    			printf("x = %d,y = %d\n", cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1])); //输出圆心坐标
    
    			Vec3b& temp = frame.at<Vec3b>(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1])); //提取圆心的颜色rgb值
    			printf("B = %d G=%d R=%d\n", temp.val[0], temp.val[1], temp.val[2]);
    
    		}
    
    		namedWindow("效果");
    
    		imshow("效果", frame);
    
    		waitKey(30);
    	}
    	
    	return 0;
    
    }


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  • minDist:为圆心之间的最小距离,如果检测到的两个圆心之间距离小于该值,则认为它们是同一个圆心, (太大的话,会很多圆被认为是一个圆) circles- 找到的圆的输出向量。每个向量被编码为3元素的浮点向量 (x,y,...

    话不多说直接上图:

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    直接上代码:

    # 加载环境包
    import cv2
    import numpy as np
    # from PIL import  Image
    
    # 图片简单处理
    
    
    img = cv2.imread('C:\\Users\\Tony.Hsu\\Desktop\\hh_08.bmp')  # 读取图片
    
    GrayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 灰度化
    
    GrayImage = cv2.medianBlur(GrayImage, 25)  # 中值模糊,medianBlur()函数使用中值滤波器来平滑图像。
    
    # 阈值处理,输入图片默认为单通道灰度图片
    
    ret, th1 = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)  # 固定阈值二值化
    
    # threshold为固定阈值二值化
    
    # 第二参数为阈值
    
    # 第三参数为当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值(一般情况下,都是256色,所以默认最大为255)
    
    # thresh_binary是基于直方图的二值化操作类型,配合threshold一起使用。此外还有cv2.THRESH_BINARY; cv2.THRESH_BINARY_INV;
    # cv2.THRESH_TRUNC; cv2.THRESH_TOZERO;cv2.THRESH_TOZERO_INV
    
    th2 = cv2.adaptiveThreshold(GrayImage, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 3, 5)
    
    # adaptiveThreshold自适应阈值二值化,自适应阈值二值化函数根据图片一小块区域的值来计算对应区域的阈值,从而得到也许更为合适的图片。
    
    # 第二参数为当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值(一般情况下,都是256色,所以默认最大为255)
    
    # 第三参数为阈值计算方法,类型有cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C
    
    # 第四参数是基于直方图的二值化操作类型,配合threshold一起使用。此外还有cv2.THRESH_BINARY; cv2.THRESH_BINARY_INV;
    # cv2.THRESH_TRUNC; cv2.THRESH_TOZERO;cv2.THRESH_TOZERO_INV
    
    # 第五参数是图片中分块的大小
    
    # 第六参数是阈值计算方法中的常数项
    
    th3 = cv2.adaptiveThreshold(GrayImage, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 3, 5)
    
    # 同上
    
    kernel = np.ones((6, 9), np.uint8)  # 创建全一矩阵,数值类型设置为uint8
    
    erosion = cv2.erode(th2, kernel, iterations=1)  # 腐蚀处理
    
    
    dilation = cv2.dilate(erosion, kernel, iterations=1)  # 膨胀处理
    
    imgray = cv2.Canny(erosion, 30, 100)  # Canny算子边缘检测
    
    # cv2.imshow("s", dilation)
    circles = cv2.HoughCircles(imgray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 40, param1=100, param2=5.5, minRadius=8,
                               maxRadius=10)  # 霍夫圆变换
    
    # 第3参数默认为1
    
    # 第4参数表示圆心与圆心之间的距离(太大的话,会很多圆被认为是一个圆)
    
    # 第5参数默认为100
    
    # 第6参数根据圆大小设置(圆越小设置越小,检测的圆越多,但检测大圆会有噪点)
    
    # 第7圆最小半径
    
    # 第8圆最大半径
    
    circles = np.uint16(np.around(circles))
    
    # np.uint16数组转换为整数,16位,0-65535
    
    # np.around返回四舍五入后的值
    
    
    P = circles[0]  # 去掉circles数组一层外括号
    
    for i in P:
        # 画出外圆
    
        cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)  # 第二参数()内是圆心坐标,第三参数是半径,第四参数()内是颜色,第五参数是线条粗细
    
        # 画出圆心
    
        cv2.circle(img, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)
    
    print("圆的个数是:")
    
    print(len(P))
    
    # 打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件,并从开头开始编辑,即原有内容会被删除。如果该文件不存在,创建新文件。
    fresult = open('C:\\Users\\Tony.Hsu\\Desktop\\result.txt', 'w')
    
    for i in P:
        r = int(i[2])
    
        x = int(i[0])
    
        y = int(i[1])
    
        print("圆心坐标为:", (x, y))
    
        # 将圆心写入文件
        fresult.writelines("圆心坐标为:(" + str(i[0]) + "," + str(i[1]) + ")" + "\n")
    
        print("圆的半径是:", r)
    
    cv2.imshow('detected circles', img)  # 第一参数为窗口名称
    
    cv2.waitKey(0)  # 无穷大等待时间
    
    cv2.destroyAllWindows()
    

    注释:

    1.medianBlur()函数:使用中值滤波器来平滑图像。
    dst = cv2.medianBlur(src, ksize[, dst])-----该函数使用具有ksize*ksize孔径大小的中值滤波器来平滑图像。对多通道图像的各通道独立处理。支持in-place操作。
    在边界类型( BorderTypes)方面,使用的是 BORDER_REPLICATE 。
    2.python关于图片二值化在图片中已有详细注释,补充内容可参考此文章:https://blog.csdn.net/sinat_21258931/article/details/61418681
    3.开运算闭运算可参考此文章:https://blog.csdn.net/caojinpei123/article/details/81916005
    4.腐蚀:会把物体的边界腐蚀掉,卷积核沿着图象滑动,如果卷积核对应的原图的所有像素值为1,那么中心元素就保持原来的值,否则变为零。主要应用在去除白噪声,也可以断开连在一起的物体。
    膨胀:卷积核所对应的原图像的像素值只要有一个是1,中心像素值就是1。一般在除噪是,先腐蚀再膨胀,因为腐蚀在去除白噪声的时候也会使图像缩小,所以我们之后要进行膨胀。当然也可以用来将两者物体分开。

    """
    腐蚀
    cv2.erode(src,                     # 输入图像
       kernel,                  # 卷积核
       dst=None, 
       anchor=None,
       iterations=None,         # 迭代次数,默认1
       borderType=None,
       borderValue=None)
    膨胀
    cv2.dilate(src,                      #输入图像
        kernel, dst = None, anchor = None,
        iterations = None          #迭代次数,默认1
        borderType = None,
        borderValue = None)
    """

    5.cv2.Canny()函数,
    函数原型是这样的:edge = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]])
    image参数表示8位输入图像。
    threshold1参数表示设置的低阈值minVal。
    threshold2参数表示设置的高阈值maxVal,一般设定为低阈值的3倍 (根据Canny算法的推荐)。
    edges参数表示输出边缘图像,单通道8位图像。
    apertureSize参数表示Sobel算子(卷积核)的大小。
    L2gradient参数表示一个布尔值,如果为真,则使用更精确的L2范数进行计算(即两个方向的倒数的平方和再开方),否则使用L1范数(直接将两个方向导数的绝对值相加)。
    6.霍夫变换检测圆原理
    7.霍夫变换检测圆函数:
    cv.HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles, param1, param2, minRadius, maxRadius)
    image:为输入图像,要求是灰度图像
    method:为使用霍夫变换圆检测的算法
    dp:用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数,此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。例如,如果dp = 1时,累加器和输入图像具有相同的分辨率。如果dp = 2,累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度,为第一阶段所使用的霍夫空间的分辨率,dp=1时表示霍夫空间与输入图像空间的大小一致,dp=2时霍夫空间是输入图像空间的一半。一般默认为1
    minDist:为圆心之间的最小距离,如果检测到的两个圆心之间距离小于该值,则认为它们是同一个圆心,(太大的话,会很多圆被认为是一个圆)
    circles- 找到的圆的输出向量。每个向量被编码为3元素的浮点向量 (x,y,半径).(可省略)
    param1:阈值。第一个方法特定的参数。在CV_HOUGH_GRADIENT的情况下, 两个传递给Canny()边缘检测器的阈值较高(较小的两个小于两倍)。一般默认为100
    param2:阈值。第二种方法参数。在CV_HOUGH_GRADIENT的情况下 ,它是检测阶段的圆心的累加器阈值。越小,可能会检测到越多的虚假圈子。首先返回对应于较大累加器值的圈子。(圆越小设置越小,检测的圆越多,但检测大圆会有噪点)
    minRadius:所检测到的圆半径的最小值
    maxRadius:所检测到的圆半径的最大值
    8.画出圆和圆心,并写入文件(详见注释)
    9.Python文件操作说明

    重点

    本实验重点在于调参数,尤其是卷积核,阈值以及霍夫圆函数的参数调整,经过多次调参之后才能得到理想的实验结果。
    对于不同的图片,参数要相应发生变化,就得再次调整参数。

    参考文章:https://blog.csdn.net/weixin_41008860/article/details/88343696
    https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82917661

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  • OpenCV 压力表数字识别

    2020-06-04 19:09:15
    问题:使用OpenCV识别指针所指向的数字,并将数字显示在表盘上 算法设计思想: 使用霍夫变换检测圆心的位置 使用sobel算子进行表盘刻度和0点位置的检测 从圆心出发画出一条水平线与检测出来的表盘刻度相交(记录...
  • opencv小球与颜色识别

    千次阅读 2019-10-06 11:40:39
    霍夫圆变换:的基本原理和上个教程中提到的霍夫线变换类似, 只是点对应的二维极径极角空间被三维的圆心点x,yx,yx,y还有半径rrr空间取代。 原理:从平面坐标圆上的点到极坐标转换的三个参数C(x0,y0,r)C(x_0,y_0,r)C...
  • 基于dlib和opencv的图像人脸识别 opencv包 img=cv2.imread(image) 功能:通过opev中的imread读取测试图片文件 参数:要读取的图片 img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) 功能:转换图片格式 参数:要转换的...
  • 在图片里识别足球霍夫圆变换的几个参数知识:dp,用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数,且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。上述文字不好理解的话,来看例子吧。例如,如果dp= 1时...
  • Opencv C++表盘读数识别

    2020-04-08 16:59:29
    参考链接:... 1、模板匹配 2、寻找RoI 3、霍夫变换找圆心和半径 4、Canny算子和霍夫直线变换找指针位置 5、表盘指针定位 6、计算角度并进行读数转换 准确的有待提高... ...
  • 并且分割后只显示自己想要部分(分割就是普通矩形分割,参数可以随意修改),再进行灰度化、二值化、滤波之后再进行霍夫变换识别圆形,并用彩色标出来,同时窗口显示识别到圆的个数,以及半径,圆心坐标点。...
  • 这是个识别视频中的红绿灯的程序,但是不知道为什么视频上显示的一直都是红灯,不知道是不是我的检测颜色的函数有问题还是其他地方有问题,是我的课设题目,挺着急的,拜托大家帮忙看一下,万分感谢。视频大概是下面...
  • 【图像识别与处理】opencv缺陷检测

    千次阅读 2019-02-22 09:01:20
    啤酒瓶口是否破损依据:轮廓周长,面积,圆形度,相对圆心距离等. 2.缺陷检测算法 根据不同的需求来进行不同的处理 空洞 这个肯定是像素颜色和周边的不同 建议用阈值分割 然后轮廓检测 褶皱 这个褶皱肯定会有梯度...
  • opencv代码分析--hough变换识别

    千次阅读 2012-10-30 15:18:59
    opencv中圆识别的基本原理如下: 1、canny算子求图像的单像素二值化边缘 2、假设我们需要找半径为R的所有圆,则对于边缘图中的每一个边缘点,该边缘点的切线的法线方向上(正负两个方向),寻找到该边缘点距离为R的...

空空如也

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